1. Pendahuluan

Curah hujan merupakan salah satu unsur iklim yang memiliki peranan penting dalam kehidupan sehari-hari, terutama di wilayah Indonesia yang beriklim tropis. Perubahan curah hujan dari bulan ke bulan dapat memengaruhi berbagai sektor, seperti pertanian, ketersediaan air, serta potensi terjadinya banjir dan kekeringan. Oleh karena itu, pemahaman mengenai faktor-faktor yang memengaruhi curah hujan menjadi hal yang penting untuk diteliti.

Secara umum, curah hujan dipengaruhi oleh beberapa unsur iklim, di antaranya suhu udara dan kelembaban udara. Suhu udara berpengaruh terhadap proses penguapan air, sedangkan kelembaban udara berkaitan dengan banyaknya uap air di atmosfer yang dapat membentuk awan dan hujan. Perubahan kedua unsur tersebut dari waktu ke waktu diduga dapat menyebabkan perbedaan intensitas curah hujan pada setiap bulan.

Stasiun Klimatologi Semarang merupakan salah satu stasiun pengamatan iklim yang menyediakan data klimatologi secara rutin. Berdasarkan data bulanan tahun 2020, terlihat adanya variasi curah hujan yang cukup besar antar bulan. Variasi ini menarik untuk dianalisis lebih lanjut guna mengetahui apakah suhu udara dan kelembaban udara memiliki pengaruh terhadap curah hujan yang terjadi.

Berdasarkan uraian tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh suhu udara dan kelembaban udara terhadap curah hujan menurut bulan di Stasiun Klimatologi Semarang tahun 2020 menggunakan metode regresi linier berganda. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran hubungan antar unsur iklim serta menjadi bahan pembelajaran dalam penerapan metode statistika pada permasalahan lingkungan.

2. Deskripsi dan Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data iklim bulanan yang terdiri dari 12 observasi, yaitu dari bulan Januari hingga Desember tahun 2020. Data tersebut bersifat sekunder dan diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Semarang, berdasarkan hasil pengamatan di Stasiun Klimatologi Semarang.

Variabel yang dianalisis dalam penelitian ini meliputi satu variabel dependen dan dua variabel independen, dengan penjelasan sebagai berikut:

  1. Curah Hujan (Y) Curah hujan merupakan jumlah air hujan yang jatuh ke permukaan bumi dalam periode waktu tertentu. Dalam penelitian ini, curah hujan dinyatakan dalam satuan milimeter (mm) dan digunakan sebagai variabel dependen. Curah hujan mencerminkan intensitas presipitasi bulanan yang terjadi di Stasiun Klimatologi Semarang sepanjang tahun 2020.

  2. Suhu Udara (X₁) Suhu udara adalah ukuran tingkat panas atau dingin udara di suatu wilayah. Variabel suhu udara dalam penelitian ini dinyatakan dalam derajat Celcius (°C) dan digunakan sebagai variabel independen. Suhu udara berperan dalam proses penguapan air yang dapat memengaruhi pembentukan awan dan terjadinya hujan di Stasiun Klimatologi Semarang.

  3. Kelembaban Udara (X₂) Kelembaban udara menunjukkan kandungan uap air di udara dan dinyatakan dalam persen (%). Dalam penelitian ini, kelembaban udara digunakan sebagai variabel independen. Tingkat kelembaban udara yang tinggi menandakan banyaknya uap air di atmosfer di Stasiun Klimatologi Semarang yang berpotensi mengalami kondensasi dan berkontribusi terhadap terjadinya hujan.

Data disusun berdasarkan pencatatan bulanan dan bersifat kuantitatif. Seluruh data kemudian dianalisis menggunakan perangkat lunak R untuk mengetahui hubungan antara suhu udara dan kelembaban udara terhadap curah hujan melalui metode regresi linier berganda.

3. Exploratory Data Analysis (EDA)

Tahap exploratory data analysis (EDA) dilakukan untuk memahami karakteristik data dan melihat pola awal sebelum dilakukan analisis lanjutan menggunakan metode regresi. Pada tahap ini, analisis dilakukan melalui statistik deskriptif dan visualisasi data.

##3.1 Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran umum data curah hujan, suhu udara, dan kelembaban udara, meliputi nilai minimum, maksimum, dan rata-rata. Hasilnya menunjukkan bahwa ketiga variabel memiliki variasi antar bulan selama tahun 2020 di Stasiun Klimatologi Semarang.

library(readxl)
library(lmtest)
library(tseries)
library(car)
library(ggplot2)
library(dplyr)
data_nurul <- read_excel("C:/Users/LENOVO/Downloads/data nurul.xlsx")
View(data_nurul)
summary(data_nurul)
##     Bulan            Curah Hujan       Suhu Udara    Kelembaban Udara
##  Length:12          Min.   : 22.10   Min.   :28.21   Min.   :71.83   
##  Class :character   1st Qu.: 86.05   1st Qu.:28.98   1st Qu.:75.64   
##  Mode  :character   Median :236.10   Median :29.75   Median :78.81   
##                     Mean   :208.97   Mean   :29.52   Mean   :79.08   
##                     3rd Qu.:294.02   3rd Qu.:30.10   3rd Qu.:83.79   
##                     Max.   :393.20   Max.   :30.46   Max.   :85.90

Berdasarkan statistik deskriptif, curah hujan bulanan di Stasiun Klimatologi Semarang tahun 2020 memiliki variasi yang cukup besar, dengan nilai terendah sebesar 22,10 mm dan tertinggi mencapai 393,20 mm, serta rata-rata 208,97 mm. Suhu udara berada pada kisaran 28,21°C hingga 30,46°C dengan rata-rata 29,52°C, yang menunjukkan bahwa suhu udara relatif stabil sepanjang tahun. Sementara itu, kelembaban udara berkisar antara 71,83% hingga 85,90% dengan rata-rata 79,08%, menandakan kondisi udara yang cenderung lembap dan berpotensi memengaruhi terjadinya hujan di Stasiun Klimatologi Semarang.

3.2 Line Chart

data_nurul$Bulan <- factor(
  data_nurul$Bulan,
  levels = c("Januari", "Februari", "Maret", "April", "Mei", "Juni",
             "Juli", "Agustus", "September", "Oktober", "November", "Desember")
)

ggplot(data_nurul,
       aes(x = Bulan,
           y = `Curah Hujan`,
           group = 1)) +
  geom_line(color = "green", linewidth = 1.2) +
  geom_point(color = "orange", size = 3) +
  labs(
    title = "Perubahan Curah Hujan Bulanan",
    x = "Bulan",
    y = "Curah Hujan (mm)"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold")
  )

Grafik perubahan curah hujan bulanan menunjukkan bahwa curah hujan di Stasiun Klimatologi Semarang tahun 2020 bersifat fluktuatif sepanjang tahun. Curah hujan relatif tinggi pada awal tahun, terutama pada bulan Februari, kemudian mengalami penurunan hingga mencapai titik terendah pada bulan Juni. Setelah itu, curah hujan mulai meningkat kembali secara bertahap sejak Juli dan mencapai nilai tinggi pada akhir tahun, khususnya bulan Desember. Pola ini menggambarkan adanya perbedaan musim hujan dan musim kemarau yang cukup jelas, di mana pertengahan tahun cenderung lebih kering dibandingkan awal dan akhir tahun.

3.3 Scatter Plot

#Hubungan Suhu Udara dengan Curah Hujan
plot(data_nurul$`Suhu Udara`,
     data_nurul$`Curah Hujan`,
     pch = 19,
     col = "blue",
     xlab = "Suhu Udara (°C)",
     ylab = "Curah Hujan (mm)",
     main = "Hubungan Suhu Udara dengan Curah Hujan")

abline(lm(`Curah Hujan` ~ `Suhu Udara`, data = data_nurul),
       col = "purple", lwd = 2)

#Hubungan Kelembaban Udara dengan Curah Hujan
plot(data_nurul$`Kelembaban Udara`,
     data_nurul$`Curah Hujan`,
     pch = 19,
     col = "darkgreen",
     xlab = "Kelembaban Udara (%)",
     ylab = "Curah Hujan (mm)",
     main = "Hubungan Kelembaban Udara dengan Curah Hujan")

abline(lm(`Curah Hujan` ~ `Kelembaban Udara`, data = data_nurul),
       col = "red", lwd = 2)

Hubungan Suhu Udara dengan Curah Hujan

Berdasarkan grafik sebar antara suhu udara dan curah hujan, terlihat adanya kecenderungan hubungan negatif yang ditunjukkan oleh garis regresi yang menurun. Hal ini menunjukkan bahwa ketika suhu udara meningkat, curah hujan di Stasiun Klimatologi Semarang tahun 2020 cenderung menurun. Namun, sebaran titik data yang cukup menyebar mengindikasikan bahwa hubungan antara suhu udara dan curah hujan tidak terlalu kuat dan masih dipengaruhi oleh faktor iklim lainnya.
Hubungan Kelembaban Udara dengan Curah Hujan

Grafik hubungan antara kelembaban udara dan curah hujan menunjukkan pola hubungan positif, yang terlihat dari arah garis regresi yang meningkat. Ini berarti semakin tinggi kelembaban udara, curah hujan cenderung semakin besar. Kondisi ini sesuai dengan proses pembentukan hujan, karena kelembaban udara yang tinggi menandakan banyaknya uap air di atmosfer yang dapat mengalami kondensasi dan menyebabkan terjadinya hujan di Stasiun Klimatologi Semarang.

4. Metode Analisis

Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linier berganda, yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh suhu udara dan kelembaban udara terhadap curah hujan di Stasiun Klimatologi Semarang tahun 2020. Model regresi linier berganda yang digunakan dalam penelitian ini dirumuskan sebagai berikut:

Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + ε

dengan keterangan:

Y : Curah hujan (mm)

X1 : Suhu udara (°C)

X2 : Kelembaban udara (%)

β0 : konstanta

β1, β2 : koefisien regresi

ε : galat (error)

Estimasi parameter model dilakukan menggunakan metode Ordinary Least Squares (OLS), yaitu metode yang meminimalkan jumlah kuadrat galat untuk memperoleh penduga koefisien regresi yang optimal. Untuk memastikan bahwa model regresi yang dibentuk layak digunakan, dilakukan pengujian asumsi klasik yang meliputi uji normalitas residual menggunakan uji Shapiro-Wilk, uji autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson, serta evaluasi multikolinieritas secara konseptual berdasarkan hubungan antarvariabel independen. Seluruh proses analisis dilakukan dengan bantuan perangkat lunak R.

5. Hasil dan Pembahasan

model_linear <- lm(`Curah Hujan` ~ `Suhu Udara` + `Kelembaban Udara`,
                   data = data_nurul)
model_linear
## 
## Call:
## lm(formula = `Curah Hujan` ~ `Suhu Udara` + `Kelembaban Udara`, 
##     data = data_nurul)
## 
## Coefficients:
##        (Intercept)        `Suhu Udara`  `Kelembaban Udara`  
##            -665.37              -23.90               19.98

Model regresi linier berganda yang terbentuk : Curah Hujan = −665,37−23,90(Suhu Udara)+19,98(Kelembaban Udara) Model regresi linier berganda menunjukkan bahwa suhu udara dan kelembaban udara memiliki arah pengaruh yang berbeda terhadap curah hujan. Koefisien suhu udara bernilai −23,90, yang berarti setiap kenaikan suhu udara 1°C cenderung menurunkan curah hujan sebesar 23,90 mm dengan asumsi kelembaban tetap. Sebaliknya, koefisien kelembaban udara bernilai 19,98, yang menunjukkan bahwa peningkatan kelembaban udara 1% cenderung meningkatkan curah hujan sebesar 19,98 mm dengan asumsi suhu udara tetap. Hasil ini mengindikasikan bahwa suhu udara berpengaruh negatif, sedangkan kelembaban udara berpengaruh positif terhadap curah hujan di Stasiun Klimatologi Semarang tahun 2020.

Uji Regresi

summary(model_linear)
## 
## Call:
## lm(formula = `Curah Hujan` ~ `Suhu Udara` + `Kelembaban Udara`, 
##     data = data_nurul)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -127.19  -31.32   19.92   42.51   86.70 
## 
## Coefficients:
##                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept)         -665.37    2764.08  -0.241    0.815
## `Suhu Udara`         -23.90      65.93  -0.362    0.725
## `Kelembaban Udara`    19.98      10.97   1.821    0.102
## 
## Residual standard error: 67.68 on 9 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7669, Adjusted R-squared:  0.715 
## F-statistic:  14.8 on 2 and 9 DF,  p-value: 0.001427

Berdasarkan hasil regresi linier berganda, diperoleh nilai R-squared sebesar 0,7669 yang menunjukkan bahwa sekitar 76,69% variasi curah hujan dapat dijelaskan oleh suhu udara dan kelembaban udara, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh faktor lain di luar model. Uji simultan melalui statistik F menghasilkan p-value sebesar 0,001427, sehingga dapat disimpulkan bahwa secara bersama-sama suhu udara dan kelembaban udara berpengaruh signifikan terhadap curah hujan. Secara parsial, suhu udara memiliki koefisien negatif namun tidak signifikan, sedangkan kelembaban udara memiliki koefisien positif dan mendekati signifikan pada taraf 10%. Nilai galat baku residual sebesar 67,68 menunjukkan bahwa penyimpangan prediksi model terhadap nilai aktual curah hujan masih berada dalam batas yang wajar untuk data bulanan tahun 2020 di Stasiun Klimatologi Semarang.

Uji Asumsi Klasik

residual <- residuals(model_linear)
shapiro.test(residual)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  residual
## W = 0.94374, p-value = 0.548

Hasil uji normalitas Shapiro–Wilk menunjukkan nilai p-value = 0,548. Karena nilai p-value lebih besar dari 0,05, maka H₀ diterima, yang berarti residual berdistribusi normal. Dengan demikian, asumsi normalitas residual pada model regresi linier telah terpenuhi.

resettest(model_linear)
## 
##  RESET test
## 
## data:  model_linear
## RESET = 0.097197, df1 = 2, df2 = 7, p-value = 0.9086

Berdasarkan hasil uji linieritas diperoleh p-value sebesar 0,9086. Nilai ini lebih besar dari 0,05, sehingga tidak terdapat bukti adanya ketidaklinieran dalam model. Dengan kata lain, hubungan antara suhu udara dan kelembaban udara terhadap curah hujan di Stasiun Klimatologi Semarang tahun 2020 dapat dianggap linier, sehingga model regresi linier berganda layak digunakan.

bptest(model_linear)
## 
##  studentized Breusch-Pagan test
## 
## data:  model_linear
## BP = 3.3105, df = 2, p-value = 0.191

Berdasarkan uji Breusch–Pagan diperoleh nilai p-value sebesar 0,191. Karena nilai ini lebih besar dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi. Dengan kata lain, varians residual relatif konstan sehingga asumsi homoskedastisitas terpenuhi.

vif(model_linear)
##       `Suhu Udara` `Kelembaban Udara` 
##           6.354575           6.354575

Berdasarkan hasil uji multikolinieritas menggunakan Variance Inflation Factor (VIF), diperoleh nilai VIF untuk variabel suhu udara dan kelembaban udara yang masih berada di bawah batas maksimal yang umum digunakan. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinieritas antar variabel independen, sehingga masing-masing variabel masih dapat menjelaskan pengaruhnya dalam model tanpa saling terikat.

dwtest(model_linear)
## 
##  Durbin-Watson test
## 
## data:  model_linear
## DW = 2.1422, p-value = 0.3858
## alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0

Berdasarkan hasil uji Durbin–Watson, diperoleh nilai DW sebesar 2,142 dengan p-value 0,386. Karena nilai p-value lebih besar dari 0,05, maka tidak terdapat autokorelasi pada model regresi. Dengan demikian, residual antar pengamatan bersifat independen dan asumsi autokorelasi terpenuhi.

6. Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis regresi linier berganda terhadap data iklim bulanan di Stasiun Klimatologi Semarang tahun 2020, dapat disimpulkan bahwa suhu udara dan kelembaban udara secara bersama-sama berpengaruh terhadap curah hujan. Hal ini ditunjukkan oleh hasil uji simultan yang signifikan, dengan nilai R-squared sebesar 76,69%, yang berarti sebagian besar variasi curah hujan dapat dijelaskan oleh kedua variabel tersebut. Secara parsial, suhu udara menunjukkan arah pengaruh negatif terhadap curah hujan, yang mengindikasikan bahwa peningkatan suhu udara cenderung diikuti oleh penurunan curah hujan, meskipun pengaruhnya tidak signifikan secara statistik. Sementara itu, kelembaban udara memiliki pengaruh positif terhadap curah hujan dan mendekati signifikan, yang menunjukkan bahwa kondisi udara yang lebih lembap cenderung berkaitan dengan curah hujan yang lebih tinggi. Hasil pengujian asumsi klasik menunjukkan bahwa model regresi yang digunakan telah memenuhi asumsi normalitas, linearitas, homoskedastisitas, tidak adanya multikolinieritas, serta tidak terjadi autokorelasi. Dengan demikian, model regresi linier berganda yang dibentuk dapat dianggap layak digunakan untuk menjelaskan hubungan antara suhu udara dan kelembaban udara terhadap curah hujan di Stasiun Klimatologi Semarang tahun 2020.

7. Referensi

Badan Pusat Statistik Kota Semarang. (2020). Curah hujan dan penyinaran matahari menurut bulan di Stasiun Klimatologi Semarang, 2020 [Data statistik]. Diakses dari https://semarangkota.bps.go.id/id/statistics-table/1/MTM5IzE=/curah-hujan-dan-penyinaran-matahari-menurut-bulan-di-stasiun-klimatologi-semarang--2020.html

Badan Pusat Statistik Kota Semarang. (2020). Suhu udara menurut bulan di Stasiun Klimatologi Semarang, 2020 [Data statistik]. Diakses dari https://semarangkota.bps.go.id/id/statistics-table/1/MTM1IzE=/suhu-udara-menurut-bulan-di-stasiun-klimatologi-semarang--2020.html

Badan Pusat Statistik Kota Semarang. (2020). Kelembaban udara menurut bulan di Stasiun Klimatologi Semarang, 2020 [Data statistik]. Diakses dari https://semarangkota.bps.go.id/id/statistics-table/1/MTM2IzE=/kelembaban-udara-menurut-bulan-di-stasiun-klimatologi-semarang--2020.html

Maulita, M., & Nurdin, N. (2023). Pendekatan Data Mining Untuk Analisa Curah Hujan Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda (Studi Kasus: Kabupaten Aceh Utara). IDEALIS: InDonEsiA journaL Information System, 6(2), 99-106.

Purnama, M. D., & Mustafidah, M. E. (2024). Relationship between temperature and humidity on rainfall: A multiple linear regression analysis. EMACS Journal (Engineering, Mathematics and Computer Science), 6(2), 151–156.